Điều Khiển Chuyển Động Robot Gryphon Theo Phương Pháp Jacobian

Tài liệu nghiên cứu Điều khiển huyển động robot gryphon theo phương pháp jaobian xấp xỉ, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về .

• Tác giả: Ngô Việt Hòa
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Phạm Thục Anh
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Tự Động Hóa
• Đề tài: Điều Khiển Robot Gryphon Bằng Phương Pháp Jacobian
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2008
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ROBOT CÔNG NGHIỆP
• 1.1. ĐỊNH NGHĨA ROBOT CÔNG NGHIỆP (RBCN)
• 1.2. TỰ ĐỘNG HÓA VÀ ROBOT CÔNG NGHIỆP
• 1.3. SƠ LƯỢC VỀ LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA ROBOT CÔNG NGHIỆP
• 1.4. CÁC ĐẶC TÍNH CỦA ROBOT CÔNG NGHIỆP
• 1.5. CÁC THÀNH PHẦN CỦA HỆ THỐNG ROBOT CÔNG NGHIỆP
• 1.6. ỨNG DỤNG CỦA ROBOT CÔNG NGHIỆP
• 2. CHƯƠNG 2: ĐỘNG HỌC VỊ TRÍ ROBOT GRYPHON
• 2.1. GIỚI THIỆU VỀ ROBOT GRYPHON
• 2.2. CÁC THÔNG SỐ ĐỘNG HỌC CỦA ROBOT GRYPHON
• 2.3. VÙNG LÀM VIỆC CỦA ROBOT GRYPHON EC
• 2.4. CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI TOẠ ĐỘ TRÊN MA TRẬN THUẬN NHẤT
• 2.5. BIỂU DIỄN MA TRẬN
• 2.6. BIỂU DIỄN MỘT ĐIỂM HAY MỘT VECTOR TRONG KHÔNG GIAN
• 2.7. BIỂU DIỄN MỘT KHUNG TOẠ ĐỘ
• 2.8. BIỂU DIỄN MỘT ĐỐI TƯỢNG TRONG KHÔNG GIAN
• 2.9. CÁC PHÉP BIẾN ĐỔI
• 2.10. PHÉP BIẾN ĐỔI TỊNH TIẾN ĐƠN
• 2.11. PHÉP BIẾN ĐỔI QUAY ĐƠN
• 2.12. PHÉP BIỂU DIỄN KẾT HỢP
• 2.13. PHÉP BIẾN ĐỔI BIỂU DIỄN VỊ TRÍ VÀ HƯỚNG CỦA TAY ROBOT SO VỚI THÂN ROBOT
• 2.14. BÀI TOÁN ĐỘNG LỰC HỌC THUẦN
• 2.15. PHƯƠNG PHÁP THIẾT KẾ KHUNG TOẠ ĐỘ - PHÉP BIỂU DIỄN DANEVIT - HARTENBERG
• 2.16. THAM SỐ CỦA THANH NỐI VÀ KHỚP
• 2.17. NGUYÊN TẮC THIẾT KẾ KHUNG TOẠ ĐỘ
• 2.18. QUAN HỆ GIỮA HAI KHUNG TOẠ ĐỘ N-1 VÀ N
• 2.19. PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG HỌC THUẦN CỦA ROBOT GRYPHON
• 2.20. MA TRẬN JACOBIAN
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỘNG LỰC HỌC ROBOT GRYPHON
• 3.1. BÀI TOÁN ĐỘNG LỰC HỌC
• 3.2. PHƯƠNG TRÌNH LAGRANGE
• 3.3. PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC HỌC CỦA ROBOT GRYPHON
• 3.4. ĐỘNG NĂNG VÀ THẾ NĂNG CỦA CÁC THANH NỐI
• 3.4.1. ĐỘNG NĂNG VÀ THẾ NĂNG CỦA THANH NỐI 1
• 3.4.2. ĐỘNG NĂNG VÀ THẾ NĂNG CỦA THANH NỐI 2
• 3.4.3. ĐỘNG NĂNG VÀ THẾ NĂNG CỦA THANH NỐI 3
• 3.5. TỔNG ĐỘNG NĂNG VÀ THẾ NĂNG
• 3.6. PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC HỌC VIẾT CHO CÁC THANH NỐI
• 3.6.1. PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC HỌC VIẾT CHO THANH NỐI 1
• 3.6.2. PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC HỌC VIẾT CHO THANH NỐI 2
• 3.6.3. PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC HỌC VIẾT CHO THANH NỐI 3
• 3.7. PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC HỌC TỔNG QUÁT CỦA ROBOT GRYPHON
• 4. CHƯƠNG 4: ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG ROBOT GRYPHON VỚI ĐỘNG HỌC VÀ ĐỘNG LỰC HỌC CHÍNH XÁC
• 4.1. PHÂN LOẠI YÊU CẦU ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG
• 4.2. PHÂN LOẠI CÁC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG
• 4.3. PHÂN LOẠI THEO KHÔNG GIAN ĐIỀU KHIỂN
• 4.4. PHÂN LOẠI THEO MỨC ĐỘ RÀNG BUỘC CỦA ROBOT
• 4.5. MỘT SỐ BỘ ĐIỀU KHIỂN
• 4.6. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TRONG KHÔNG GIAN KHÍP
• 4.7. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN PHẢN HỒI PD BỎ TRỄ NGƯỢC LỰC
• 4.8. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN MÔMEN TÍNH TOÁN
• 4.9. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN TRONG KHÔNG GIAN LÀM VIỆC
• 4.10. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN MA TRẬN JACOBIAN CHUYỂN VỊ
• 4.11. HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN MA TRẬN JACOBIAN NGHỊCH ĐẢO
• 5. CHƯƠNG 5: ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG ROBOT GRYPHON THEO PHƯƠNG PHÁP JACOBIAN XẤP XỈ
• 5.1. ĐIỀU KHIỂN ĐIỂM ĐẶT THEO PHƯƠNG PHÁP JACOBIAN XẤP XỈ
• 5.2. NHẮC LẠI PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG LỰC HỌC VÀ PHƯƠNG TRÌNH ĐỘNG HỌC TỔNG QUÁT
• 5.3. ĐIỀU KHIỂN ĐIỂM ĐẶT THEO PHƯƠNG PHÁP JACOBIAN XẤP XỈ
• 5.4. BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐIỂM ĐẶT JACOBIAN XẤP XỈ BỎ TRỄ NGƯỢC LỰC
• 5.5. BỘ ĐIỀU KHIỂN ĐIỂM ĐẶT JACOBIAN XẤP XỈ THÍCH NGHI VỚI TRƯỜNG LỰC KHÔNG BIẾT CHÍNH XÁC
• 5.6. ĐIỀU KHIỂN BẰM QUỸ ĐẠO THEO PHƯƠNG PHÁP JACOBIAN XẤP XỈ THÍCH NGHI
• 5.7. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN BẰM QUỸ ĐẠO JACOBIAN XẤP XỈ THÍCH NGHI CHO ROBOT GRYPHON
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Robot Gryphon và Phương Pháp Jacobian Tổng Quan Tuyệt Đối

Bài viết này đi sâu vào việc điều khiển robot Gryphon bằng phương pháp Jacobian, một kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực kinematics robot. Robot Gryphon, một robot công nghiệp, được phân tích để hiểu rõ cấu trúc và khả năng vận hành. Phương pháp Jacobian cho phép chuyển đổi giữa khu vực khớp và khu vực tác động, giúp điều khiển vị trí robot và điều khiển vận tốc robot một cách hiệu quả. Nghiên cứu này dựa trên luận văn thạc sĩ của Ngô Việt Hòa, tập trung vào điều khiển chuyển động robot khi các thông số động học không được biết chính xác. Việc áp dụng phương pháp Jacobian giúp robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong môi trường công nghiệp. Dẫn chứng từ luận văn chỉ ra rằng việc điều khiển theo Jacobian xấp xỉ có thể đạt được độ chính xác chấp nhận được ngay cả khi thông tin về robot không hoàn toàn chính xác.

1.1. Giới thiệu về Robot Gryphon và Ứng Dụng Thực Tế

Robot Gryphon là một robot công nghiệp được thiết kế cho nhiều ứng dụng khác nhau, từ lắp ráp đến hàn. Việc hiểu rõ về động học robot của Gryphon là rất quan trọng để điều khiển robot một cách chính xác. Ứng dụng bao gồm công việc lặp đi lặp lại, đòi hỏi độ chính xác cao và nâng vật nặng. Luận văn của Ngô Việt Hòa tập trung vào cải thiện khả năng điều khiển trong những tình huống mà mô hình động học của robot không hoàn toàn chính xác, mở ra cơ hội cho các ứng dụng linh hoạt hơn.

1.2. Tại Sao Phương Pháp Jacobian Quan Trọng Trong Điều Khiển Robot

Phương pháp Jacobian đóng vai trò then chốt trong việc ánh xạ vận tốc khớp sang vận tốc của điểm cuối của robot. Điều này cho phép điều khiển vị trí robot và điều khiển vận tốc robot một cách gián tiếp thông qua việc điều khiển các khớp. Việc tính toán ma trận Jacobian cho phép xác định mối quan hệ giữa vận tốc khớp và vận tốc của bộ phận thao tác cuối. Điều này cho phép lập kế hoạch quỹ đạo và thực hiện các nhiệm vụ một cách trơn tru và hiệu quả.

II. Thách Thức Điều Khiển Robot Gryphon Bài Toán Jacobian

Việc điều khiển robot Gryphon đặt ra nhiều thách thức, đặc biệt khi sử dụng phương pháp Jacobian. Một trong những khó khăn lớn nhất là tính toán ma trận Jacobian một cách chính xác và hiệu quả. Sai số Jacobian có thể dẫn đến sai lệch trong điều khiển vị trí robot và điều khiển vận tốc robot. Ngoài ra, các điểm đặc biệt (singularities) trong cấu hình robot có thể gây ra vấn đề, làm cho ma trận Jacobian trở nên suy biến. Việc xử lý các singularities robot đòi hỏi các kỹ thuật đặc biệt để đảm bảo điều khiển quỹ đạo robot mượt mà. Theo luận văn, việc điều khiển thích nghi robot đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết những thách thức này.

2.1. Các Điểm Đặc Biệt Singularities và Ảnh Hưởng đến Jacobian

Các điểm đặc biệt (singularities) xảy ra khi robot ở một cấu hình mà mất đi một hoặc nhiều bậc tự do trong khu vực tác động. Điều này dẫn đến ma trận Jacobian trở nên suy biến và không thể đảo ngược, gây khó khăn cho việc điều khiển robot. Việc tránh các điểm đặc biệt hoặc sử dụng các kỹ thuật điều khiển đặc biệt là rất quan trọng. Giải thuật Jacobian cần được thiết kế để đối phó với các trường hợp singularities robot.

2.2. Sai Số Trong Tính Toán Jacobian và Cách Giảm Thiểu

Sai số trong việc tính toán ma trận Jacobian có thể phát sinh từ nhiều nguồn, bao gồm sai số trong mô hình hóa robot, sai số đo lường và sai số tính toán. Việc hiệu chỉnh robot và sử dụng các thuật toán tính toán chính xác có thể giúp giảm thiểu sai số. Sử dụng Jacobian xấp xỉ giúp giải quyết vấn đề khi các thông số động học của robot không được biết một cách chính xác.

2.3. Bài toán Inverse Kinematics và sự phụ thuộc vào Jacobian

Bài toán inverse kinematics là bài toán tìm ra các giá trị khớp cần thiết để đạt được vị trí và hướng mong muốn của công cụ cuối. Việc giải quyết bài toán inverse kinematics thường dựa vào ma trận Jacobian để liên hệ vận tốc của công cụ cuối với vận tốc của các khớp. Độ chính xác của Jacobian ảnh hưởng trực tiếp đến việc giải quyết bài toán inverse kinematics và do đó ảnh hưởng đến độ chính xác của việc di chuyển robot đến vị trí mong muốn.

III. Giải Pháp Điều Khiển Robot Gryphon Bằng Jacobian Xấp Xỉ

Một giải pháp hiệu quả để điều khiển robot Gryphon khi thông tin về động học robot không chính xác là sử dụng phương pháp Jacobian xấp xỉ. Kỹ thuật này cho phép điều khiển vị trí robot và điều khiển vận tốc robot dựa trên ước lượng gần đúng của ma trận Jacobian. Điều khiển thích nghi robot có thể được sử dụng để điều chỉnh Jacobian robot xấp xỉ theo thời gian, cải thiện độ chính xác và độ ổn định của hệ thống. Simulink robot và Matlab robot là các công cụ mạnh mẽ để mô phỏng và thử nghiệm các thuật toán điều khiển Jacobian xấp xỉ.

3.1. Điều Khiển Thích Nghi Jacobian và Ổn Định Lyapunov

Điều khiển thích nghi robot sử dụng các thuật toán để điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển theo thời gian, dựa trên thông tin phản hồi từ robot. Tiêu chuẩn Lyapunov được sử dụng để chứng minh tính ổn định của hệ thống điều khiển thích nghi. Điều này đảm bảo rằng robot sẽ hội tụ đến vị trí mong muốn và duy trì sự ổn định trong quá trình hoạt động.

3.2. Sử Dụng Matlab Robot và Simulink Robot để Mô Phỏng

Matlab robot và Simulink robot cung cấp các công cụ mạnh mẽ để mô phỏng và thiết kế hệ thống điều khiển robot. Mô phỏng cho phép kiểm tra hiệu suất của các thuật toán điều khiển khác nhau trước khi triển khai trên robot thực tế. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và tiết kiệm thời gian và chi phí.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Jacobian trong Điều Khiển Quỹ Đạo Robot

Phương pháp Jacobian đóng vai trò quan trọng trong điều khiển quỹ đạo robot, cho phép robot di chuyển theo một đường dẫn được xác định trước trong khu vực tác động. Việc sử dụng Jacobian robot xấp xỉ cho phép điều khiển quỹ đạo robot ngay cả khi động học robot không được biết chính xác. Các ứng dụng bao gồm hàn, sơn và lắp ráp, nơi robot cần di chuyển theo một đường dẫn cụ thể. Điều khiển tối ưu robot có thể được sử dụng để tối ưu hóa điều khiển quỹ đạo robot, giảm thiểu thời gian di chuyển và tiêu thụ năng lượng.

4.1. Tối Ưu Hóa Quỹ Đạo Robot Với Jacobian

Việc tối ưu hóa điều khiển robot quỹ đạo với sự hỗ trợ của Jacobian có thể giúp giảm thiểu thời gian thực hiện nhiệm vụ, tiết kiệm năng lượng và giảm hao mòn cho robot. Các thuật toán tối ưu hóa có thể được sử dụng để tìm ra quỹ đạo tốt nhất dựa trên các ràng buộc và mục tiêu cụ thể.

4.2. Ứng Dụng Của Điều Khiển Quỹ Đạo Trong Công Nghiệp

Ứng dụng trong công nghiệp cho thấy điều khiển quỹ đạo robot được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm hàn, sơn, cắt và lắp ráp. Khả năng điều khiển chính xác robot theo một đường dẫn được xác định trước là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng và hiệu quả của quá trình sản xuất. Chẳng hạn, trong ứng dụng hàn, robot cần di chuyển dọc theo đường hàn với tốc độ và góc độ chính xác để tạo ra mối hàn chắc chắn và đồng đều.

V. Ưu và Nhược Điểm của Phương Pháp Jacobian Trong Điều Khiển

Phương pháp Jacobian mang lại nhiều ưu điểm Jacobian trong điều khiển robot, bao gồm khả năng điều khiển robot trong khu vực tác động và dễ dàng tích hợp vào các hệ thống điều khiển phức tạp. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có một số nhược điểm Jacobian, bao gồm độ nhạy với sai số và khó khăn trong việc xử lý các điểm đặc biệt (singularities). Việc hiểu rõ ưu điểm Jacobian và nhược điểm Jacobian là rất quan trọng để lựa chọn phương pháp điều khiển phù hợp cho từng ứng dụng.

5.1. Các Ưu Điểm Nổi Bật Của Phương Pháp Jacobian

Các ưu điểm Jacobian bao gồm khả năng điều khiển robot trực tiếp trong không gian làm việc, cho phép dễ dàng xác định và thực hiện các nhiệm vụ. Jacobian cũng cung cấp một cách tiếp cận toán học rõ ràng và dễ hiểu để liên kết vận tốc khớp và vận tốc công cụ cuối. Điều này cho phép nhà điều khiển dễ dàng thiết kế các bộ điều khiển phức tạp và hiệu quả.

5.2. Những Hạn Chế Cần Lưu Ý Khi Sử Dụng Jacobian

Các nhược điểm Jacobian chủ yếu bao gồm sự nhạy cảm với sai số và khó khăn trong việc xử lý các điểm đặc biệt. Sai số nhỏ trong Jacobian có thể dẫn đến sai lệch lớn trong vị trí và hướng của công cụ cuối. Điểm đặc biệt có thể gây ra sự bất ổn trong hệ thống điều khiển, làm cho robot không thể di chuyển theo quỹ đạo mong muốn.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển cho Điều Khiển Robot Jacobian

Việc điều khiển robot Gryphon bằng phương pháp Jacobian là một lĩnh vực nghiên cứu đầy hứa hẹn. Nghiên cứu của Ngô Việt Hòa đã đóng góp quan trọng vào việc phát triển các kỹ thuật điều khiển thích nghi robot và điều khiển tối ưu robot. Trong tương lai, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và học máy có thể cải thiện đáng kể hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống điều khiển Jacobian. Việc nghiên cứu error Jacobian cũng cần được chú trọng để nâng cao độ chính xác.

6.1. Tương Lai Của Phương Pháp Jacobian Trong Robot Công Nghiệp

Trong tương lai, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) có thể cải thiện đáng kể hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống điều khiển Jacobian. Các thuật toán AI và ML có thể được sử dụng để ước lượng Jacobian chính xác hơn, thích nghi với sự thay đổi trong môi trường làm việc, và xử lý các điểm đặc biệt một cách hiệu quả hơn.

6.2. Các Hướng Nghiên Cứu Mới Về Điều Khiển Robot Jacobian

Các hướng nghiên cứu mới bao gồm phát triển các thuật toán tính toán Jacobian hiệu quả hơn, khám phá các phương pháp điều khiển mạnh mẽ hơn để xử lý các điểm đặc biệt, và tích hợp thông tin cảm biến để cải thiện độ chính xác của điều khiển robot. Nghiên cứu về error Jacobian và cách giảm thiểu ảnh hưởng của nó cũng là một lĩnh vực quan trọng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghiệp tự động hóa, robot công nghiệp ngày càng đóng vai trò quan trọng trong các dây chuyền sản xuất hiện đại. Theo báo cáo của ngành, robot công nghiệp giúp nâng cao năng suất, giảm thiểu sai số và đảm bảo an toàn lao động trong môi trường làm việc khắc nghiệt. Tuy nhiên, việc điều khiển chuyển động chính xác của robot vẫn là thách thức lớn, đặc biệt với các robot có cấu trúc phức tạp như robot Gryphon. Luận văn tập trung nghiên cứu phương pháp điều khiển chuyển động robot Gryphon theo phương pháp Jacobian xấp xỉ, nhằm giải quyết vấn đề điều khiển chuyển động trong điều kiện động học và động lực học không chính xác.

Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng và phân tích mô hình điều khiển chuyển động robot Gryphon dựa trên phương pháp Jacobian xấp xỉ, đồng thời chứng minh tính ổn định của hệ thống điều khiển theo tiêu chuẩn Lyapunov. Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi robot Gryphon EC với 3 bậc tự do, sử dụng dữ liệu thực nghiệm và mô phỏng trên Matlab Simulink. Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc nâng cao độ chính xác điều khiển, giảm thiểu sai số vị trí cuối tay robot, từ đó góp phần cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống robot công nghiệp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn áp dụng hai khung lý thuyết chính: động học và động lực học robot. Động học robot được mô tả qua các phép biến đổi tọa độ và ma trận Denavit-Hartenberg (D-H), giúp xác định vị trí và hướng của tay robot trong không gian làm việc. Các khái niệm chính bao gồm:

• Ma trận Denavit-Hartenberg (D-H): Biểu diễn quan hệ tọa độ giữa các khung tọa độ nối tiếp trên các thanh nối robot.
• Ma trận Jacobian: Biểu diễn mối quan hệ giữa vận tốc góc các khớp và vận tốc chuyển động của điểm cuối tay robot.
• Bậc tự do (DOF): Số lượng biến độc lập xác định trạng thái chuyển động của robot, robot Gryphon có 3 bậc tự do.
• Phương pháp Jacobian xấp xỉ: Kỹ thuật điều khiển dựa trên ma trận Jacobian được xấp xỉ để xử lý các sai số động học và động lực học không chính xác.
• Tiêu chuẩn Lyapunov: Phương pháp đánh giá tính ổn định của hệ thống điều khiển.

Động lực học robot được xây dựng dựa trên phương trình Lagrange, mô tả mối quan hệ giữa mô men khớp, vận tốc góc và các lực tác động lên robot. Các thành phần chính gồm:

• Phương trình Lagrange: Dùng để thiết lập phương trình động lực học của robot.
• Năng lượng động và thế: Tính toán năng lượng của các thanh nối để xác định lực và mô men cần thiết.
• Mô men khớp: Lực quay tác động lên các khớp để điều khiển chuyển động.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm số liệu thực nghiệm từ robot Gryphon EC và mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink. Cỡ mẫu nghiên cứu là robot Gryphon với 3 bậc tự do, được lựa chọn do tính đại diện và khả năng ứng dụng trong công nghiệp.

Phương pháp phân tích gồm:

• Thiết lập mô hình động học và động lực học dựa trên phương pháp Denavit-Hartenberg và phương trình Lagrange.
• Xây dựng ma trận Jacobian và áp dụng phương pháp Jacobian xấp xỉ để điều khiển chuyển động.
• Chứng minh tính ổn định của hệ thống điều khiển theo tiêu chuẩn Lyapunov.
• Mô phỏng hệ thống điều khiển trên Matlab Simulink để đánh giá hiệu quả và độ chính xác.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 12 tháng, bao gồm các giai đoạn: khảo sát lý thuyết, xây dựng mô hình, lập trình mô phỏng, phân tích kết quả và hoàn thiện luận văn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xây dựng thành công mô hình động học và động lực học robot Gryphon:
   Mô hình được thiết lập dựa trên 3 bậc tự do với các tham số động học như chiều dài thanh nối lần lượt là 135 mm, 225 mm và 225 mm, khối lượng các thanh nối lần lượt là 15 kg, 12 kg và 8 kg. Mô hình cho phép tính toán chính xác vị trí và hướng của tay robot trong không gian làm việc.

2. Phương pháp Jacobian xấp xỉ cải thiện độ chính xác điều khiển:
   Qua mô phỏng, sai số vị trí cuối tay robot giảm khoảng 15% so với phương pháp điều khiển truyền thống. Ma trận Jacobian được xấp xỉ giúp xử lý hiệu quả các sai số động học không chính xác, đặc biệt trong điều kiện có tải trọng thay đổi.

3. Tính ổn định hệ thống được chứng minh theo tiêu chuẩn Lyapunov:
   Hệ thống điều khiển bám quỹ đạo theo phương pháp Jacobian xấp xỉ duy trì tính ổn định trong suốt quá trình vận hành, đảm bảo robot thực hiện các chuyển động mong muốn mà không bị dao động hay mất kiểm soát.

4. Mô phỏng Matlab Simulink xác nhận hiệu quả điều khiển:
   Các biểu đồ tọa độ x, y, z của điểm tác động cuối cùng cho thấy robot di chuyển chính xác theo quỹ đạo thiết kế với sai số nhỏ, đồng thời mô phỏng lực và mô men khớp phù hợp với dự đoán lý thuyết.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp phương pháp Jacobian xấp xỉ đạt hiệu quả cao là do khả năng xử lý các sai số động học và động lực học không chính xác, vốn là vấn đề phổ biến trong điều khiển robot công nghiệp. So với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào điều khiển động học chính xác, nghiên cứu này mở rộng sang điều khiển động lực học, giúp robot thích nghi tốt hơn với các điều kiện thực tế như tải trọng thay đổi và sai số cảm biến.

Kết quả mô phỏng phù hợp với các nghiên cứu trong ngành, đồng thời cung cấp giải pháp thực tiễn cho việc nâng cao độ chính xác và ổn định của robot trong môi trường công nghiệp. Việc áp dụng tiêu chuẩn Lyapunov trong chứng minh tính ổn định cũng góp phần tăng độ tin cậy cho hệ thống điều khiển.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ mô phỏng tọa độ điểm cuối tay robot theo thời gian, biểu đồ lực và mô men khớp, cũng như bảng so sánh sai số vị trí giữa các phương pháp điều khiển.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai phương pháp Jacobian xấp xỉ trong hệ thống điều khiển thực tế:
   Áp dụng ngay trong các robot công nghiệp tương tự Gryphon để nâng cao độ chính xác và ổn định chuyển động, đặc biệt trong các dây chuyền sản xuất yêu cầu cao về độ chính xác. Thời gian thực hiện dự kiến 6-12 tháng, do các đơn vị kỹ thuật robot đảm nhận.

2. Phát triển hệ thống cảm biến phản hồi chính xác hơn:
   Tăng cường sử dụng cảm biến vị trí và lực có độ phân giải cao để giảm sai số đầu vào cho ma trận Jacobian, từ đó cải thiện hiệu quả điều khiển. Chủ thể thực hiện là các nhà sản xuất thiết bị cảm biến, thời gian 12 tháng.

3. Nâng cấp phần mềm mô phỏng và điều khiển trên Matlab Simulink:
   Tích hợp thêm các module xử lý lỗi và thích nghi với tải trọng thay đổi nhằm tối ưu hóa thuật toán điều khiển. Thời gian thực hiện 3-6 tháng, do nhóm nghiên cứu và phát triển phần mềm đảm nhận.

4. Đào tạo kỹ thuật viên và kỹ sư vận hành robot:
   Tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu về phương pháp điều khiển Jacobian xấp xỉ và ứng dụng trong thực tế nhằm nâng cao năng lực vận hành và bảo trì hệ thống robot. Thời gian đào tạo liên tục, do các trường đại học và trung tâm đào tạo kỹ thuật thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Kỹ sư và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tự động hóa và robot công nghiệp:
   Nghiên cứu cung cấp kiến thức chuyên sâu về điều khiển chuyển động robot theo phương pháp Jacobian xấp xỉ, giúp phát triển các hệ thống điều khiển chính xác và ổn định.

2. Các doanh nghiệp sản xuất sử dụng robot công nghiệp:
   Tham khảo để áp dụng giải pháp nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của robot trong dây chuyền sản xuất, giảm thiểu thời gian chết và chi phí bảo trì.

3. Giảng viên và sinh viên ngành kỹ thuật cơ điện tử, tự động hóa:
   Tài liệu tham khảo hữu ích cho việc giảng dạy và nghiên cứu về động học, động lực học robot và các phương pháp điều khiển hiện đại.

4. Nhà phát triển phần mềm điều khiển robot:
   Cung cấp cơ sở lý thuyết và mô hình thực nghiệm để phát triển các thuật toán điều khiển mới, tích hợp vào phần mềm mô phỏng và điều khiển robot.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp Jacobian xấp xỉ là gì và ưu điểm của nó?
   Phương pháp Jacobian xấp xỉ là kỹ thuật sử dụng ma trận Jacobian được xấp xỉ để điều khiển chuyển động robot, giúp xử lý các sai số động học và động lực học không chính xác. Ưu điểm là tăng độ chính xác và ổn định trong điều khiển, đặc biệt khi có tải trọng thay đổi.

2. Robot Gryphon có đặc điểm gì nổi bật?
   Robot Gryphon EC có 3 bậc tự do với cấu trúc gồm 3 thanh nối và 3 khớp quay, được thiết kế để thực hiện các thao tác định vị chính xác trong không gian làm việc. Khối lượng các thanh nối lần lượt là 15 kg, 12 kg và 8 kg, chiều dài các thanh nối từ 135 mm đến 225 mm.

3. Tiêu chuẩn Lyapunov được áp dụng như thế nào trong nghiên cứu?
   Tiêu chuẩn Lyapunov được sử dụng để chứng minh tính ổn định của hệ thống điều khiển robot theo phương pháp Jacobian xấp xỉ, đảm bảo robot vận hành ổn định và không bị dao động quá mức trong quá trình thực hiện nhiệm vụ.

4. Mô hình động học và động lực học được xây dựng dựa trên cơ sở nào?
   Mô hình động học sử dụng phương pháp Denavit-Hartenberg để xác định vị trí và hướng của các thanh nối, trong khi mô hình động lực học dựa trên phương trình Lagrange để tính toán lực và mô men cần thiết cho chuyển động.

5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế?
   Kết quả có thể được áp dụng bằng cách tích hợp thuật toán điều khiển Jacobian xấp xỉ vào bộ điều khiển robot hiện có, kết hợp với hệ thống cảm biến phản hồi chính xác và phần mềm mô phỏng để tối ưu hóa hiệu suất vận hành.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình động học và động lực học cho robot Gryphon với 3 bậc tự do, dựa trên phương pháp Denavit-Hartenberg và phương trình Lagrange.
• Phương pháp điều khiển chuyển động robot theo Jacobian xấp xỉ được phát triển và chứng minh tính ổn định theo tiêu chuẩn Lyapunov.
• Kết quả mô phỏng trên Matlab Simulink cho thấy phương pháp này cải thiện độ chính xác vị trí cuối tay robot khoảng 15% so với phương pháp truyền thống.
• Nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của robot công nghiệp trong các ứng dụng thực tế.
• Đề xuất các giải pháp triển khai và đào tạo nhằm ứng dụng rộng rãi phương pháp điều khiển này trong công nghiệp tự động hóa.

Next steps: Triển khai thử nghiệm thực tế trên robot Gryphon, mở rộng nghiên cứu cho các loại robot có cấu trúc phức tạp hơn và phát triển phần mềm điều khiển tích hợp.

Các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp trong lĩnh vực robot công nghiệp nên cân nhắc áp dụng phương pháp Jacobian xấp xỉ để nâng cao hiệu quả điều khiển và đáp ứng yêu cầu sản xuất hiện đại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ----------------------------------------------- NGÔ VIỆT HÒA ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG ROBOT GRYPHON THEO PHƯƠNG PHÁP JACOBIAN XẤP XỈ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC CHUYÊN NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội - 2008 17057205046511000000 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ----------------------------------------------- NGÔ VIỆT HÒA ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG ROBOT GRYPHON THEO PHƯƠNG PHÁP JACOBIAN XẤP XỈ LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC CHUYÊN NGÀNH: TỰ ĐỘNG HÓA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. NGUYỄN PHẠM THỤC ANH Hà Nội - 2008 1 môc lôc danh môc c¸c b¶ng. 5 danh môc c¸c h×nh vÏ, ®å thÞ .7 Ch¬ng 1: Tæng quan vÒ robot c«ng nghiÖp. §Þnh nghÜa robot c«ng nghiÖp (RBCN).

Tù ®éng hãa vµ robot c«ng nghiÖp. S¬ lîc vÒ lÞch sö ph¸t triÓn cña Robot c«ng nghiÖp. C¸c ®Æc tÝnh cña robot c«ng nghiÖp. §é ph©n d¶i kh«ng gian.

HÖ thèng robot c«ng nghiÖp. HÖ thèng chuyÓn ®éng robot. BËc tù do cña robot. Cæ tay robot.

C¸c d¹ng c¬ cÊu h×nh häc vµ kh«ng gian lµm viÖc cña RBCN. HÖ thèng truyÒn ®éng robot. TruyÒn ®éng thñy lùc. TruyÒn ®éng khÝ nÐn.

HÖ thèng ®iÒu khiÓn robot. C¶m biÕn néi tuyÕn. C¶m biÕn ngo¹i tuyÕn. øng dông cña robot c«ng nghiÖp.

øng dông robot trong vËn chuyÓn, bèc dì vËt liÖu. øng dông robot trong lÜnh vùc gia c«ng vËt liÖu. øng dông robot trong l¾p r¸p vµ kiÓm tra s¶n phÈm. 25 Ch¬ng 2: ®éng häc vÞ trÝ robot gryphon.

Giíi thiÖu vÒ robot Gryphon. C¸c th«ng sè ®éng häc cña Robot Gryphon. Vïng lµm viÖc cña Robot Gryphon EC. C¸c phÐp biÕn ®æi to¹ ®é dïng ma trËn thuÇn nhÊt.

BiÓu diÔn ma trËn. BiÓu diÔn mét ®iÓm hay mét vect¬ trong kh«ng gian:. BiÓu diÔn mét khung täa ®é: .3 BiÓu diÔn mét ®èi tîng trong kh«ng gian. C¸c phÐp biÕn ®æi.

PhÐp biÕn ®æi tÞnh tiÕn ®¬n. PhÐp biÕn ®æi quay ®¬n. PhÐp biÓu diÔn kÕt hîp. PhÐp biÕn ®æi biÓu diÔn vÞ trÝ vµ híng cña tay robot so víi th©n robot.

Bµi to¸n ®éng lùc häc thuËn. Ph¬ng ph¸p thiÕt kÕ khung täa ®é - PhÐp biÓu diÔn Danevit - Hartenberg 36 2. Tham sè cña thanh nèi vµ khíp. Nguyªn t¾c thiÕt kÕ khung täa ®é.

Quan hÖ gi÷a hai khung täa ®é n-1 vµ n. Ph¬ng tr×nh ®éng häc thuËn cña robot Gryphon. Ma trËn Jacobian. 41 Ch¬ng 3: ®éng lùc häc robot gryphon.

Bµi to¸n ®éng lùc häc. Ph¬ng tr×nh Lagrange. Ph¬ng tr×nh ®éng lùc häc cña Robot Gryphon .§éng n¨ng vµ thÕ n¨ng cña c¸c thanh nèi. §éng n¨ng vµ thÕ n¨ng cña thanh nèi 1:.

§éng n¨ng vµ thÕ n¨ng cña thanh nèi 2:. §éng n¨ng vµ thÕ n¨ng cña thanh nèi 3:. Tæng ®éng n¨ng vµ thÕ n¨ng:. Ph¬ng tr×nh ®éng lùc häc viÕt cho c¸c thanh nèi .Ph¬ng tr×nh ®éng lùc häc viÕt cho thanh nèi 1.

Ph¬ng tr×nh ®éng lùc häc viÕt cho thanh nèi 2 .Ph¬ng tr×nh ®éng lùc häc viÕt cho thanh nèi 3. Ph¬ng tr×nh ®éng lùc häc tæng qu¸t cña robot Gryphon. 49 CH¦¥NG 4: §IÒU KHIÓN CHUYÓN §éng robot Gryphon víi ®éng häc vµ ®éng lùc häc chÝnh x¸c. Ph©n lo¹i yªu cÇu ®iÒu khiÓn chuyÓn ®éng.

Ph©n lo¹i c¸c hÖ thèng ®iÒu khiÓn chuyÓn ®éng. Ph©n lo¹i theo kh«ng gian ®iÒu khiÓn, ta cã hÖ thèng ®iÒu khiÓn kh«ng gian khíp vµ hÖ thèng ®iÒu khiÓn kh«ng gian lµm viÖc. Ph©n lo¹i theo møc ®é rµng buéc cña robot, ta cã hÖ thèng ®iÒu khiÓn ph©n t¸n vµ hÖ thèng ®iÒu khiÓn tËp trung. Ph©n lo¹i theo sù thay ®æi tham sè, ta cã hÖ thèng ®iÒu khiÓn kh«ng thÝch nghi, hÖ thèng ®iÒu khiÓn thÝch nghi vµ hÖ thèng ®iÒu khiÓn bÒn v÷ng.

Mét sè bé ®iÒu khiÓn. HÖ thèng ®iÒu khiÓn trong kh«ng gian khíp. HÖ thèng ®iÒu khiÓn ph¶n håi PD bï träng lùc. HÖ thèng ®iÒu khiÓn m«men tÝnh to¸n.

HÖ thèng ®iÒu khiÓn trong kh«ng gian lµm viÖc. HÖ thèng ®iÒu khiÓn ma trËn Jacobian chuyÓn vÞ. HÖ thèng ®iÒu khiÓn ma trËn Jacobian nghÞch ®¶o. 77 Ch¬ng 5: ®iÒu khiÓn chuyÓn ®éng robot Gryphon theo ph¬ng ph¸p jacobiAn xÊp xØ.

§iÒu khiÓn ®iÓm ®Æt víi ph¬ng ph¸p Jacobian xÊp xØ. Nh¾c l¹i ph¬ng tr×nh ®éng lùc häc vµ ph¬ng tr×nh ®éng häc tæng qu¸t. §iÒu khiÓn ®iÓm ®Æt theo ph¬ng ph¸p Jacobian xÊp xØ. Bé ®iÒu khiÓn ®iÓm ®Æt Jacobian xÊp xØ bï träng lùc.

Bé ®iÒu khiÓn ®iÓm ®Æt Jacobian xÊp xØ thÝch nghi víi träng lùc kh«ng biÕt chÝnh x¸c. §iÒu khiÓn b¸m quü ®¹o víi ph¬ng ph¸p Jacobian xÊp xØ thÝch nghi. ThiÕt kÕ bé ®iÒu khiÓn b¸m quü ®¹o Jacobian xÊp xØ thÝch nghi cho robot Gryphon. 109 tµi liÖu tham kh¶o.

111 5 danh môc c¸c b¶ng B¶ng 1: C¸c th«ng sè ®éng häc c¬ b¶n cña Robot Gryphon. 27 B¶ng 2: B¶ng tham sè D-H .39 danh môc c¸c h×nh vÏ, ®å thÞ H×nh 1. Robot c«ng nghiÖp IRB - 7600. H×nh d¹ng c¬ khÝ cña 1 RBCN.

Hai thÝ dô vÒ bµn tay robot. S¬ ®å khèi hÖ truyÒn ®éng thñy lùc.2: C¸c th«ng sè ®éng häc .3: Vïng lµm viÖc cña c¸c chuyÓn ®éng. BiÓu diÔn mét ®iÓm trong kh«ng gian. BiÓu diÔn khung täa ®é B trong khung täa ®é A.

BiÓu diÔn mét vËt thÓ r¾n trong kh«ng gian. Khung täa ®é tay trong khung täa ®é gèc. ThiÕt kÕ khung täa ®é thanh nèi. Khung täa ®é thanh nèi.

Tay robot chuyÓn ®éng tõ ®iÓm ®Çu ®Õn ®iÓm mong muèn. Tay robot b¸m theo quü ®¹o chuyÓn ®éng mong muèn. S¬ ®å khèi hÖ thèng ®iÒu khiÓn ë kh«ng gian khíp. S¬ ®å khèi hÖ thèng ®iÒu khiÓn ë kh«ng gian lµm viÖc.

S¬ ®å khèi tæng qu¸t cña hÖ thèng ®iÒu khiÓn ph¶n håi. S¬ ®å m« pháng hÖ ®iÒu khiÓnph¶n håi PD bï träng lùc trong kh«ng gian khíp. S¬ ®å khèi hÖ thèng ®iÒu khiÓn m«men tÝnh to¸n. S¬ ®å khèi hÖ thèng ®iÒu khiÓn ma trËn Jacobian chuyÓn vÞ.

S¬ ®å Simulink m« pháng hÖ thèng ®iÒu khiÓn ma trËn Jaccobian chuyÓn. Täa ®é x cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. Täa ®é y cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. Täa ®é z cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi.

S¬ ®å khèi hÖ thèng ®iÒu khiÓn ma trËn Jacobian nghÞch ®¶o. S¬ ®å Simulink m« pháng hÖ thèng ®iÒu khiÓn ma trËn Jaccobian nghÞch ®¶o. Täa ®é x cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. Täa ®é y cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi.

Täa ®é z cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. S¬ ®å m« pháng hÖ ®iÒu khiÓn Jacobian chuyÓn vÞ víi ®éng häc kh«ng chÝnh x¸c. Täa ®é x cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. Täa ®é y cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi.

Täa ®é z cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. S¬ ®å m« pháng hÖ ®iÒu khiÓn ®iÓm ®Æt Jacobian xÊp xØ bï träng lùc. Täa ®é x cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. Täa ®é y cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi.

Täa ®é z cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. S¬ ®å m« pháng hÖ ®iÒu khiÓn ®iÓm ®Æt Jacobian xÊp xØ thÝch nghi. Täa ®é x cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. Täa ®é y cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi.

Täa ®é z cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. S¬ ®å m« pháng hÖ ®iÒu khiÓn b¸m quü ®¹o Jacobian xÊp xØ thÝch nghi. S¬ ®å cÊu tróc khèi Subsystem1. S¬ ®å cÊu tróc khèi Subsystem2.

Täa ®é x cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. Täa ®é y cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. Täa ®é z cña ®iÓm t¸c ®éng cuèi. 107 7 Lêi nãi ®Çu ThËt thó vÞ khi quan s¸t hµnh ®éng víi tay cña con ngêi, ®iÒu mµ ta kh«ng cÇn biÕt mét c¸ch chÝnh x¸c vÒ chuyÓn ®éng häc vµ ®éng lùc cña c¸nh tay chóng ta.

Chóng ta còng cã thÓ cÇm nh¾c mét c«ng cô hay mét ®èi tîng vµ vËn hµnh nã mét c¸ch tµi t×nh ®Ó thùc hiÖn mét nhiÖm vô mµ chØ sö dông viÖc hiÓu biÕt mét c¸ch xÊp xØ vÒ chiÒu dµi, khèi lîng, híng vµ ®iÓm cÇm cña c«ng cô. Víi kh¶ n¨ng c¬ b¶n cña c¶m nhËn vµ ®¸p øng l¹i sù thay ®æi kh«ng cÇn ®Õn sù hiÓu biÕt chÝnh x¸c vÒ sù chuyÓn ®æi tõ c¶m nhËn sang hµnh ®éng. §iÒu nµy ®· gióp chóng ta cã ®é tinh x¶o, tinh tÕ cao víi nh÷ng thay ®æi kh«ng biÕt tríc ®îc trong cuéc sèng. Víi sù ph¸t triÓn kh«ng ngõng cña khoa häc kü thuËt, c¸c m¸y mãc thiÕt bÞ c«ng nghiÖp cµng ngµy cµng ph¶i ®¸p øng nh÷ng yªu cÇu phøc t¹p h¬n, ®¹t n¨ng suÊt cao h¬n vµ lµm viÖc mét c¸ch chÝnh x¸c h¬n.

Trong thÕ kû 20 vµ bíc sang thÕ kû 21, sù ph¸t triÓn c«ng nghÖ chÕ t¹o, ®iÒu khiÓn Robot lµ mét trong nh÷ng bíc tiÕn m¹nh mÏ cña khoa häc kü thuËt. Robot c«ng nghiÖp lµ mét c¬ cÊu c¬ khÝ cã thÓ lËp tr×nh ®îc vµ cã thÓ thùc hiÖn ®îc nh÷ng c«ng viÖc cã Ých mét c¸ch tù ®éng kh«ng cÇn sù gióp ®ì trùc tiÕp cña con ngêi. Ngµy nµy Robot ®· trë thµnh mét trong nh÷ng c«ng cô kh«ng thÓ thiÕu trong c¸c nhµ m¸y, xÝ nghiÖp cã møc ®é tù ®éng ho¸ cao. Robot ®¶m nhËn c¸c c«ng viÖc khã kh¨n thay thÕ con ngêi nh lµm viÖc trong c¸c m«i trêng ®éc h¹i, nguy hiÓm, c¸c m«i trêng phãng x¹ hay nhiÖt ®é cao.

H¬n n÷a, Robot cßn ®îc øng dông trong nhiÒu lÜnh vùc khoa häc nh y tÕ, sinh häc, th¨m dß ®Þa chÊt, th¸m hiÓm ngoµi kh«ng gian… vµ ngay c¶ trong ®êi sèng nh b¸n hµng, lµm viÖc nhµ… Tríc ®©y, c¸c nghiªn cøu vÒ ®iÒu khiÓn Robot phÇn lín ®Òu thõa nhËn ®éng häc cña Robot lµ biÕt chÝnh x¸c vµ ma trËn Jacobian cña tay m¸y tõ kh«ng gian khíp nèi ®Õn hÖ to¹ ®é §ªc¸c ph¶i ®îc biÕt. Khi ®éng häc kh«ng biÕt chÝnh x¸c th× còng kh«ng thÓ nhËn ®îc gãc khíp nèi mong muèn tõ thµnh phÇn t¸c ®éng cuèi cïng mong muèn b»ng viÖc gi¶i quyÕt vÊn ®Ò ®éng häc ngîc. H¬n n÷a, ma trËn 8 Jacobian cña viÖc s¾p ®Æt tõ vÞ trÝ khíp nèi ®Õn vÞ trÝ thùc hiÖn nhiÖm vô kh«ng thÓ biÕt ®îc chÝnh x¸c. Gi¶ ®Þnh nµy dÉn chóng ta ®Õn mét sè vÊn ®Ò trong viÖc ph¸t triÓn luËt ®iÒu khiÓn Robot ngµy nay.

Chóng ta cÇn biÕt chÝnh x¸c chiÒu dµi cña khuû tay, khíp nèi khuû èng vµ ®èi tîng mµ Robot cÇm, n¾m, tuy nhiªn, trªn thùc tÕ kh«ng cã th«ng sè vËt lý nµo cã thÓ nhËn ®îc mét c¸ch chÝnh x¸c. H¬n n÷a, khi Robot cÇm, n©ng ®èi tîng hay dông cô cã ®é dµi kh¸c nhau, kh«ng râ vÒ híng vµ ®iÓm kÑp, tÝnh ®éng häc nãi chung thay ®æi vµ v× thÕ mµ khã ®Ó lÊy ®îc chÝnh x¸c. Néi dung cña luËn v¨n sÏ ®i s©u t×m hiÓu “ §iÒu khiÓn chuyÓn ®éng cña Robot theo ph¬ng ph¸p Jacobian xÊp xØ khi ®éng häc vµ ®éng lùc häc kh«ng biÕt chÝnh x¸c”.